厲害了！智能醫生能看眼也能看肺，原來它是有超能力啊

搭個手就能看病？

你也許覺得並不稀罕：中醫嘛。

然而並不完全是。

隨著技術的飛速發展，

人工智慧不僅學會了下圍棋，

也學到了一手「望聞問切」絕活。

這不，

新年剛開始，

中國科研團隊便在世界舞台上迎來「開門紅」。

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2月23日，《Cell》（《細胞學》雜誌）的封面文章報道了廣州市婦女兒童醫療中心在人工智慧醫療領域應用的重磅研究成果。

科研團隊創新性地賦予了AI系統遷移學習的能力，使AI可以「舉一反三」。

這是中國研究團隊首次在頂級生物醫學雜誌發表有關醫學人工智慧的研究成果，使用如此龐大的標註好的高質量數據進行遷移學習並取得高度精確的診斷結果，也是世界範圍內的第一。

厲害了，遷移學習能力

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只需要學習幾千張影像學檢查結果，

就可以完成一次跨病種、

跨影像學數據類型遷移——

從只會看眼病到學會看肺炎，

既可以迅速識別需要儘早處理

才能避免失明的黃斑變性病例，

也能辨別細菌性和病毒性兒童肺炎，

在全世界首次實現用AI精確指導抗生素合理使用。

全都拜AI系統遷移學習能力所賜！

遷移學習是把已訓練好的模型參數遷移到新的模型來幫助新模型訓練，簡單來說，不需要AI從零開始學習，只需要注意最重要的地方，讓它擁有了舉一反三、觸類旁通的能力，更快、更高效地辨認圖像的特定結構。

對系統的高超醫術有懷疑？

有案例為證

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在本次研發中，研究團隊從黃斑變性和糖尿病視網膜黃斑水腫這兩種最常見、可導致不可逆失明的疾病切入，讓基於遷移學習演算法的新一代AI平台不停地學習光學相干斷層成像（OCT）圖像數據。

在學習了超過20萬病例的OCT圖像數據後，該平台診斷黃斑變性、黃斑水腫的準確性達到96.6%，「我們找了6名資深眼科醫生和AI進行比較，用1000張圖片。第一次AI學習時，錯誤率在10%左右，但經過不到一天的再次學習，AI進步很大並超越了2名醫生，現在的水平能比肩有10多年經驗的眼科醫生。」

除了無人能比的遷移學習能力

這個系統還有先進之處，

它不僅能診斷還能「開藥方」。

1

給出診斷理由

該AI平台可以顯示它從圖像的哪個區域得出診斷結果，在一定程度上給出了判斷理由，「不僅能告訴醫生自己的判斷，還能告訴醫生自己為什麼這麼判斷。」

2

推薦治療方案

如黃斑變性是常見老年性疾病，黃斑水腫是糖尿病常見併發症，如果不能及時治療，都會導致視力不可逆的受損甚至失明。該AI平台30秒內即可判斷病人是否應該接受治療，不受人員、區域的限制。

AI平台的定位仍為「輔助決策」

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世界上第一個人工智慧醫生

讓你張大嘴喊「啊——」的時代

來得比你想像的還要快。

不過業界認為，

該AI系統需要經歷一系列的驗證和認證，

才能「獨立行醫」，

目前距此仍有距離，

定位依然停留在「輔助決策」。

「

醫用AI未來很有前景，但現在剛剛起步，遠遠未到威脅或影響醫生職業生涯這一步。」

市婦兒醫療中心主任夏慧敏指出。新一代AI平台的終極目標應該是整合文本型病曆數據、全結構化實驗室檢查數據、圖像數據、光電信號等多媒介數據，模擬臨床醫生對患者病情進行系統評估，為醫務人員提供綜合的輔助決策。

AI對醫生來說，

是白大褂遇到了黑科技，

但是目前它還取代不了醫生的工作，

而是醫生的第二雙眼。

編輯：何美榮

來源：廣州日報

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